检索结果-内蒙古大学图书馆

图学学报 2023年第3期44卷 560-569页

作者：赵玉琨任爽张鑫云北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

近年来,三维点云深度神经网络已应用于许多高安全性的任务中。然而,对抗样本可以很容易地使正常训练的深度学习模型做出错误的预测,所以需要提高深度神经网络输入数据的鲁棒性。现存的三维点云防御网络效率低,也无法很好地恢复点云的曲... 详细信息

近年来,三维点云深度神经网络已应用于许多高安全性的任务中。然而,对抗样本可以很容易地使正常训练的深度学习模型做出错误的预测,所以需要提高深度神经网络输入数据的鲁棒性。现存的三维点云防御网络效率低,也无法很好地恢复点云的曲面变形和点分布。针对现存问题,提出了一种将对抗样本检测与重构相结合的三维点云对抗防御网络框架。对于一个输入样本,首先由基于重构误差的检测器对其进行检测。若是对抗样本,则由一个基于变分自编码器的重构器对其进行重构后再输入分类网络中。变分自编码器的结构可以更好地学习隐空间上的数值空洞,对于点云形状的恢复效果也更好。实验部分,在ModelNet40数据集上对多种经典的分类模型进行了攻击,并测试了检测器-重构器防御框架对这些攻击的防御效果。实验表明,该防御方法在PointNet上的分类准确率均优于其他防御方法,特别是在防御基于显著图和对抗生成网络的攻击中表现出色。该防御网络框架可以将删除200点的攻击的准确率从47.65%提高到75.02%。通过消融实验和可视化重构结果分别证明了检测器和重构器的有效提升对整体分类准确率的效果。

关键词：对抗防御对抗攻击对抗样本检测点云重构点云分类

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基于模型的无标识人体运动捕捉研究

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北京交通大学学报 2014年第2期38卷 42-49页

作者：张殿勇苗振江北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

无标识人体运动捕捉因其广泛的应用价值和学术价值一直是计算机视觉领域的研究热点.基于模型的无标识人体运动捕捉技术的研究目的,就是从单目或者多目摄像机图像中获得人体的运动姿态和人体模型的三维信息描述.本文从模型的构建、人体... 详细信息

无标识人体运动捕捉因其广泛的应用价值和学术价值一直是计算机视觉领域的研究热点.基于模型的无标识人体运动捕捉技术的研究目的,就是从单目或者多目摄像机图像中获得人体的运动姿态和人体模型的三维信息描述.本文从模型的构建、人体姿态估计和跟踪方法等几个方面分析了基于模型的运动捕捉的研究现状,最后阐述了该领域面临的难点问题及发展趋势.

关键词：运动捕捉人体模型计算机视觉

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基于模糊权和有效性函数的演化聚类算法

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电子学报 2007年第5期35卷 964-970页

作者：董红斌黄厚宽周成何军尚文倩北京交通大学计算机与信息技术学院

本文改进了Sheng的权和有效性函数,将XB、PE、PC和PBMF等模糊聚类有效性函数集成为一种新的模糊聚类有效性度量函数—模糊权和有效性函数FWSVF,从而提高了聚类有效性函数的性能.为了有效的实现聚类,将混合策略演化算法与传统的模糊C均... 详细信息

本文改进了Sheng的权和有效性函数,将XB、PE、PC和PBMF等模糊聚类有效性函数集成为一种新的模糊聚类有效性度量函数—模糊权和有效性函数FWSVF,从而提高了聚类有效性函数的性能.为了有效的实现聚类,将混合策略演化算法与传统的模糊C均值算法(FCM)相结合,将改进的模糊权和有效性指标作为适应度函数,提出了一种混合策略演化聚类算法MSECA.人工数据集和真实数据集的仿真实验表明,MSECA算法可以正确发现聚类簇的数量,避免了局部极值问题,比其他算法具有更好的性能.

关键词：模糊C均值算法演化规划聚类有效性混合策略

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基于多视角学习和注意力的特征选择算法

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北京交通大学学报 2020年第5期44卷 70-76页

作者：庞华鑫韦世奎马俊才赵玉凤赵耀北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来... 详细信息

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来保证特征位置不变性.其次,多视角表征模块从多个视角挖掘特征的自身信息及交互信息,并利用注意力机制模块为这些表征计算贡献度权重,最后,分类网络利用权重化表征进行分类.实验结果表明:该模型可以为每个标签挑选出最具代表性的特征群,并在不同类型数据集上取得了性能提升.

关键词：信号与信息处理注意力机制多视角表征特征选择

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基于分簇的Ad Hoc网络媒体接入控制协议C-USAP

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北京交通大学学报 2018年第2期42卷 46-53页

作者：熊轲马换刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在未来大规模无线自组织网络中,不但要保证数据的高效传输,还要保证能够适应网络拓扑结构的快速变化.现有的M-USAP(改进的统一时隙分配协议)能够在一帧内完成全网控制信息的交互,每个节点拥有全网路由信息,在小规模网络中能够快速适应... 详细信息

在未来大规模无线自组织网络中,不但要保证数据的高效传输,还要保证能够适应网络拓扑结构的快速变化.现有的M-USAP(改进的统一时隙分配协议)能够在一帧内完成全网控制信息的交互,每个节点拥有全网路由信息,在小规模网络中能够快速适应网络拓扑结构的变化.但是随着网络规模的增大,存在路由开销大、收敛慢、端到端时延大、节点吞吐量小、时隙复用率低和网络反应迟钝等问题.针对上述问题,提出一种适用于大规模无线自组织网络的媒体接入控制协议CUSAP(分簇式统一时隙分配协议).该协议基于分簇思想,簇内采用动态时分多址协议,簇间采用多频段分割技术,实现高效的簇内和簇间节点交互.仿真结果表明:该协议具有路由收敛快、业务收发平稳、端到端时延小、时隙复用率高和网络灵活等特点.

关键词：分簇 C-USAP 帧结构信令交互网关选取

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高度重叠社区的社区合并优化算法

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北京交通大学学报 2011年第3期35卷 116-122页

作者：武志昊林友芳田盛丰唐锐北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块... 详细信息

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性.

关键词：数据挖掘图聚类重叠社区社区合并边图

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一种限定性的双层贝叶斯分类模型

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软件学报 2004年第2期15卷 193-199页

作者：石洪波王志海黄厚宽励晓健北京交通大学计算机与信息技术学院

朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型D... 详细信息

朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.

关键词：朴素贝叶斯 TAN(tree augmented naive Bayes) 叶斯定理依赖关系

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基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化

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北京交通大学学报 2022年第2期46卷 64-72页

作者：方维维王云鹏张昊孟娜北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

无线网络的高速发展为车联网提供了更好的支持,但是如何为高速移动车辆提供更高质量的服务仍然是一个挑战.通过分析多个车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)链路重用的车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)链路占用的频谱,研究了基... 详细信息

无线网络的高速发展为车联网提供了更好的支持,但是如何为高速移动车辆提供更高质量的服务仍然是一个挑战.通过分析多个车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)链路重用的车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)链路占用的频谱,研究了基于连续动作空间的多智能体深度强化学习的车联网中的频谱共享问题.车辆高移动性带来的信道的快速变化为集中式管理网络资源带来了局限性,因此将资源共享建模为多智能体深度强化学习问题,提出一种基于分布式执行的多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法.每个智能体与车联网环境进行交互并观察到自己的局部状态,均获得一个共同的奖励,通过汇总其他智能体的动作集中训练Critic网络,从而改善各个智能体选取的功率控制.通过设计奖励函数和训练机制,多智能体算法可以实现分布式资源分配,有效提高了V2I链路的总容量和V2V链路的传输速率.

关键词：车联网资源分配强化学习 MADDPG

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结合注意力机制与双向LSTM的中文事件检测方法

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中文信息学报 2019年第9期33卷 79-87页

作者：沈兰奔武志昊纪宇泽林友芳万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与... 详细信息

事件检测是信息抽取领域的重要任务之一。已有的方法大多高度依赖复杂的语言特征工程和自然语言处理工具,中文事件检测还存在由分词带来的触发词分割问题。该文将中文事件检测视为一个序列标注而非分类问题,提出了一种结合注意力机制与长短期记忆神经网络的中文事件检测模型ATT-BiLSTM,利用注意力机制来更好地捕获全局特征,并通过两个双向LSTM层更有效地捕获句子序列特征,从而提高中文事件检测的效果。在ACE 2005中文数据集上的实验表明,该文提出的方法与其他现有的中文事件检测方法相比性能得到明显提升。

关键词：中文事件检测注意力机制长短期记忆模型

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基于Dual-Dirac模型的眼图抖动分析方法

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北京交通大学学报 2017年第2期41卷 15-20页

作者：刘峰王硕北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对高速串行信号中存在的抖动问题,对现有的眼图抖动分析方法进行了改进.基于双狄拉克(Dual-Dirac)模型,提出了一种针对眼图直方图的抖动分析方法.该方法可在眼图基准点所在区域确定合理范围做直方图,通过对直方图的分析,成功分离确定... 详细信息

针对高速串行信号中存在的抖动问题,对现有的眼图抖动分析方法进行了改进.基于双狄拉克(Dual-Dirac)模型,提出了一种针对眼图直方图的抖动分析方法.该方法可在眼图基准点所在区域确定合理范围做直方图,通过对直方图的分析,成功分离确定性抖动及随机性抖动.通过实验验证了该方法的可行性.

关键词：抖动分析双狄拉克模型眼图串行信号

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